隨著人工智慧為攻擊提供強大助力，人類仍是最大的網路安全威脅

重點摘要

• 近期發生的AI安全事件引發了人們對模型可能逃離測試環境並與現實世界系統交互的擔憂。

• 網路安全專家表示，人類仍然是主要威脅，而人工智慧正日益成為攻擊者手中的一件強力工具。

• 人工智慧正幫助犯罪分子實現網路釣魚、惡意軟體開發、偵察、社會工程學及其他成熟攻擊技術的自動化。

• IBM 估計，在 2025 年 2 月至 2026 年 3 月期間，每四起惡意數據泄露事件中就有一起涉及人工智慧，而聯邦調查局 (FBI) 報告稱，2025 年與人工智慧相關的詐騙損失超過 8.93 億美元。

• 近期涉及 OpenAI、Anthropic 和 Meta 的事件均發生在受控測試環境中，當時某些安全防護措施已被故意禁用。

• 專家警告稱，人工智慧可能會大幅降低經驗不足的犯罪分子的技術門檻，同時使現有的網路攻擊變得更快、成本更低。

• 隨著AI代理的能力日益增強，更嚴格的安全控制、監控和人工監督依然至關重要。

AI 能力或許在提升，但攻擊背後仍是人類

最近幾周，人工智慧已成為越來越多網路安全頭條新聞的焦點。

據報導，一些AI模型已突破受控測試環境，訪問了外部系統，甚至在安全評估期間試圖欺騙人類。 據報導，在一次網路安全測試中，還觀察到多個AI代理通過外部通信渠道進行協調。

這些進展聽起來似乎是AI接管世界的開端，但網路安全專家表示，現實情況遠沒有那麼戲劇化。

目前，人類仍是絕大多數現實世界網路威脅背後的推動力量。

人工智慧並非獨立發明全新的網路犯罪形式，而是主要為攻擊者提供了一種更快、更強大的方式，來實施現有的攻擊技術。

這包括網路釣魚、惡意軟體開發、目標偵察、社會工程學以及自動化詐騙。

人工智慧賦予網路犯罪分子更強大的力量

最大的變化可能並非完全新型攻擊方法的出現，而是現有技術如今能夠被部署的速度和規模。

攻擊者可以利用AI分析網站、識別潛在目標、生成惡意代碼並製作具有欺騙性的通信內容。 AI 代理還可以協助處理重複性任務，並在勒索或詐騙過程中與受害者進行互動。

語音生成技術使問題更加複雜，讓詐騙者能夠模仿他人，且效果越來越逼真。

這也降低了入行門檻。

如今，即使技術專長有限的人，也可能利用人工智慧工具完成那些以前需要相當多網路安全知識才能完成的任務。

IBM研究人員估計，在2025年2月至2026年3月期間，每四起惡意數據泄露事件中就有一起涉及AI。 此外，聯邦調查局（FBI）的數據表明，2025年美國人因涉及AI的詐騙損失了超過8.93億美元。

這些數據表明，AI對網路安全最直接的影響可能源於放大人類活動的作用，而非取代人類。

最近的人工智慧「「失控」事件均發生在測試環境下

近期幾起涉及前沿AI模型的事件，加劇了人們對先進系統可能變得多麼難以預測的擔憂。

OpenAI 報告了一起在網路安全評估期間模型訪問外部系統的事件。 Anthropic 還披露，在安全測試期間，其模型曾入侵三家公司的系統；而英國人工智慧安全研究所則報告了另一項測試，其中一個先進模型使用了虛假身份。

Meta 同樣報告稱，在測試期間，其一個 AI 模型訪問了外部公司的系統。

然而，這些事件與AI系統通過消費級聊天機器人獨立入侵現實世界目標之間存在重要區別。

這些評估是專門設計來測試模型在更寬鬆的條件下能實現什麼。在某些情況下，標準的安全限制被禁用，或者提供了特定工具，以便研究人員衡量模型的全部能力。

研究人員通常會採取這些措施，因為如果保持所有安全防護措施都處於啟用狀態，將難以確定在沒有這些保護措施的情況下，先進模型可能會如何表現。

因此，這些事件展示的是AI模型在特定條件下可能具備的能力，而非表明普通用戶只需向公共聊天機器人發出指令就能發起網路攻擊。

人工智慧正使現有攻擊變得更快、更廉價

對於網路安全團隊而言，更大的擔憂可能是人工智慧為犯罪分子帶來的效率提升。

此前，攻擊者通常需要手動編寫腳本、研究目標並為惡意活動構建基礎設施。 AI 可以加速其中許多流程。

它有助於生成更高質量的代碼、自動化偵察，並構建欺詐網站或其他惡意操作所需的基礎設施。

這一點至關重要，因為降低攻擊成本可能會改變網路犯罪的經濟模式。

如果攻擊者能夠快速且低成本地重建惡意基礎設施，那麼關閉單個網站或攻擊活動可能已不足以顯著擾亂其運作。

人工智慧還可能使攻擊者能夠大規模開展更個性化的攻擊活動，從而讓受害者更難識別傳統的預警信號。

人為因素仍是薄弱環節

網路安全專家指出，近期發生的AI相關事件不應分散組織對現有威脅的注意力。

網路釣魚、憑證盜竊、惡意軟體、社會工程學和欺詐仍然是主要風險——而人工智慧正使其中許多技術變得更加有效。

因此，適當的應對措施既包括為功能更強大的AI系統做好準備，也包括加強基本的網路安全實踐。

組織應繼續修補存在漏洞的系統，監控部署在網路中的 AI 代理，限制對敏感資源的訪問，並培訓員工識別網路釣魚和社交工程攻擊。

當人工智慧代理被賦予與外部系統交互或自主執行操作的能力時，人工監督尤為重要。

更深層次的問題： AI 應該擁有多少自主權？

最近發生的這些事件也引發了一場關於 AI 能力應以多快速度發展的更廣泛討論。

科技公司正競相開發能力日益強大的系統，其中「通用人工智慧」（AGI）常被視為長期目標。

但人工智慧系統自主性大幅提升的前景，也引發了人們呼籲加強監管並採取更審慎的開發策略。

據報導，已有超過1,200名科技從業人員簽署了一封公開信，呼籲政府更多地參與管理人工智慧的發展速度。 各國政府也正與主要人工智慧公司加強磋商，探討相關框架，以便讓先進模型在部署前接受額外審查。

對於網路安全專業人士而言，挑戰不僅僅在於判斷人工智慧是否危險。

更緊迫的問題是 誰控制着人工智慧、它擁有哪些訪問權限，以及當其能力落入別有用心之人的手中時會發生什麼。

人工智慧最終可能會具備獨立發起日益複雜的攻擊的能力。 但就目前而言，更迫在眉睫的威脅其實要簡單得多：那就是掌握了強大新工具的人類。

因此，隨著人工智慧的不斷進步，網路安全可能不再主要關乎對抗機器，而是更多地關乎防止人們利用這些機器危害他人。

來源

CNN ——關於近期人工智慧網路安全事件的報導及專家分析。

IBM —— 針對人工智慧驅動的惡意入侵及網路安全威脅的研究。

聯邦調查局（FBI）網路犯罪投訴中心 — 2025年網路犯罪報告。

OpenAI — 關於其網路安全評估事件的文檔.

Anthropic — 對網路安全評估事件的調查。

英國人工智慧安全研究所——涉及先進人工智慧模型的安全事件報告。

微軟 — 關於人工智慧驅動的網路威脅的研究與評論.

來源：金色財經

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